Revelando el futuro: la convergencia de la cadena de bloques y la inteligencia artificial

Parece que últimamente si incluyes la palabra "IA" al final del nombre de cualquier proyecto de la Web 3.0 se desencadena una oleada de interés por parte de inversores que buscan sacar provecho de un sector que a veces puede parecer un "meme". Independientemente de todos estos nuevos "proyectos.ai" que surgen de la nada, es importante dejar a un lado el hype para reconocer que tanto la tecnología de cadena de bloques (BCT) como la inteligencia artificial (IA) están, sin duda, encabezando la innovación tecnológica mundial. 

Su importancia a menudo se ve eclipsada por la innumerable cantidad de empresas que están surgiendo con productos ordinarios. En este artículo nos concentramos en la BCT y la IA, con el objetivo de dejar atrás la sensación de estar hablando sobre "memes" y destacar lo maravilloso de la unión entre estas dos tecnologías. Empezaremos por describir los modestos orígenes de la IA, exploraremos brevemente los inicios de la BCT, analizaremos cómo se complementan y, por último, destacaremos algunos avances interesantes.

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IA: breve historia

La IA es uno de los campos más innovadores de la tecnología moderna, aunque sus raíces se remontan a mediados del siglo XX. Comprender la evolución de la IA requiere que hagamos un recorrido por los hitos clave que han conformado su trayectoria. La Conferencia de Dartmouth de 1956 es un acontecimiento fundamental y a menudo se considera la cuna de la IA. En esta reunión de destacados científicos se iniciaron los esfuerzos organizados de investigación sobre la IA y la búsqueda de la creación de máquinas inteligentes capaces de adquirir una cognición similar a la humana.

Tras este acontecimiento histórico, el concepto del Test de Turing, propuesto por Alan Turing en 1950, se convirtió en la piedra angular de la investigación sobre la IA. Este test, en el que se evalúa la capacidad de una máquina de mostrar un comportamiento indistinguible del de un ser humano, sigue siendo un punto de referencia fundamental para evaluar las capacidades de la IA. En las décadas siguientes se desarrollaron los primeros programas de IA, como el Teórico Lógico y el Solucionador General de Problemas, que demostraban las capacidades de resolución de problemas y demostración de teoremas. Estos esfuerzos iniciales sentaron las bases para seguir explorando y avanzando en este campo.

En las décadas de 1970 y 1980, la aparición de los sistemas especializados marcó un hito importante en la historia de la IA. Estos sistemas, diseñados para imitar la destreza humana en ámbitos específicos, ilustraron las aplicaciones prácticas de la IA en áreas como el diagnóstico médico y el análisis químico. El resurgimiento de las redes neuronales en las décadas de 1980 y 1990 renovó el interés por la IA, dando lugar a grandes avances en el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones. Este periodo de innovación estableció las bases para futuros avances, especialmente en el terreno del aprendizaje profundo. En el año 1997, la máquina Deep Blue de IBM hizo historia al derrotar al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en una partida de seis juegos, demostrando el potencial de la IA en la toma de decisiones estratégicas y la resolución de problemas complejos.

A principios del siglo XXI se celebró el Gran Desafío DARPA en 2004, un concurso que impulsó la innovación en robótica y sistemas autónomos, abriendo el camino a avances en áreas como los coches autónomos. La década siguiente fue testigo de notables avances en el aprendizaje profundo, que culminaron con la victoria de AlphaGo sobre el campeón mundial de Go, Lee Sedol, en el año 2016. Este logro demostró la capacidad de la IA para dominar juegos complejos con amplios espacios de decisión, subrayando su potencial en diversos ámbitos.

Fuente: Darpa.mil

A principios de esta década apareció GPT-3 de OpenAI, un modelo lingüístico con 175.000 millones de parámetros, que representó un hito en el procesamiento del lenguaje natural y en la capacidad de la IA para generar textos similares a los producidos por los humanos. Su aparición suscitó debates sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA, destacando la continua evolución de esta tecnología. A medida que profundizamos en estos importantes momentos de la historia de la IA, queda claro que este campo ha experimentado un extraordinario camino de innovación y descubrimiento. Ahora vamos a centrar nuestra atención en la historia de la BCT para que podamos comprender por qué la unión de estas dos tecnologías tiene tanta importancia.

Breve historia de la cadena de bloques

Los orígenes conceptuales de la cadena de bloques se sitúan en la década de 1980. El criptógrafo David Chaum propuso la idea de un protocolo similar a la cadena de bloques en 1982, imaginando un sistema en el que las redes informáticas pudieran fomentar la confianza entre partes intrínsecamente desconfiadas. Este concepto fundacional se perfeccionó en 1991, cuando los investigadores Stuart Haber y W. Scott Stornetta desarrollaron una cadena de bloques criptográficamente segura, con el objetivo de crear un sistema a prueba de manipulaciones para marcar los tiempos de los documentos.

No obstante, no fue hasta 2008 cuando la BCT irrumpió en la sociedad con la aparición de Bitcoin. Una figura enigmática presentó al mundo Bitcoin bajo el seudónimo de Satoshi Nakamoto. La revolucionaria innovación de Nakamoto consistió en crear la cadena de bloques, un registro distribuido público que registra de forma transparente y segura todas las transacciones de Bitcoin. Con el lanzamiento de Bitcoin en enero de 2009, se produjo la primera aplicación en el mundo real de la tecnología de cadena de bloques.

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A lo largo de la década de 2010, la BCT experimentó una notable evolución más allá de Bitcoin. Sus principios básicos de descentralización, inmutabilidad y transparencia cautivaron la imaginación de los innovadores. La introducción de los contratos inteligentes, acuerdos autoejecutables integrados en la cadena de bloques, revolucionó la automatización y la confianza. En 2015, Ethereum impulsó las capacidades de la cadena de bloques a nuevas cotas al permitir a los desarrolladores crear aplicaciones descentralizadas (DApps) utilizando contratos inteligentes.

Como la mayoría de nosotros sabemos ahora, la BCT trascendió sus orígenes enfocados en las criptomonedas y ha podido ser usada en diversos sectores, como la gestión de la cadena de suministro, la atención médica, las finanzas y los sistemas de votación. Diversos mecanismos de consenso, como la prueba de trabajo y la prueba de participación, protegen la integridad de las redes de cadenas de bloques. Además, innovaciones como los NFTs y la DeFi siguen ampliando los límites de esta tecnología.

Entonces… ¿qué ocurre cuando juntamos IA y BCT? Magia.

La unión de titanes: la cadena de bloques y la inteligencia artificial

La cadena de bloques, conocida por su arquitectura descentralizada y seguridad criptográfica, ofrece una fuerte defensa de la integridad de los datos. Mientras tanto, la IA, con su increíble reconocimiento de patrones y análisis predictivo, desbloquea el potencial latente en vastos conjuntos de datos. Como es lógico, las organizaciones reconocieron el potencial de aprovechar el sistema de registro distribuido y seguro de la BCT junto con las capacidades de la IA para reforzar la seguridad, la eficiencia y la productividad en entornos empresariales dinámicos.

Por motivos de brevedad, vamos a examinar rápidamente una aplicación de la BCT junto con la IA para ilustrar la importante colaboración entre ambas tecnologías y el impacto transformador que pueden tener. Más adelante, profundizaremos en proyectos reales de IA que desafían el pensamiento convencional y representan la vanguardia de la innovación.

La asociación entre la IA y la BCT está transformando la gestión de las cadenas de suministro, mejorando la eficiencia, la transparencia y la resistencia. Mediante el análisis de amplios conjuntos de datos por parte de la IA y la optimización de los procesos de toma de decisiones, junto con la provisión de almacenamiento de datos seguro y transparente por parte de la cadena de bloques, estas tecnologías abordan colectivamente desafíos críticos.

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La IA destaca a la hora de descubrir patrones y optimizar rutas, mientras que la cadena de bloques garantiza la fiabilidad y trazabilidad de los datos almacenados. En conjunto, soportan la gestión de datos y la toma de decisiones. Además, las capacidades predictivas de la IA ofrecen información sobre las actividades autónomas y la previsión de la demanda, mientras que la cadena de bloques automatiza los procesos y fomenta la transparencia entre las partes interesadas, optimizando la orquestación de la cadena de suministro. Al mismo tiempo, los detectores impulsados por IA proporcionan un seguimiento en tiempo real, así como alertas predictivas, mientras que la cadena de bloques inmutable garantiza un seguimiento preciso y auditable. De este modo, los participantes en la cadena de suministro pueden controlar las condiciones y anticiparse eficazmente a las interrupciones. Además, la IA ayuda a predecir y mitigar los riesgos, mientras que los registros incorruptibles y los contratos inteligentes de la cadena de bloques refuerzan las medidas de prevención del fraude. 

Autenticidad, aumento y automatización  

La integración de la cadena de bloques y la IA produce valores combinados en tres áreas clave que merecen ser consideradas: autenticidad, aumento y automatización. En esta sección, analizaremos estas áreas y detallaremos algunos de sus componentes para proporcionar una comprensión global de la sinergia existente a este respecto.

Autenticidad

El historial de transacciones de la cadena de bloques garantiza la autenticidad, proporcionando un registro digital que puede ofrecer información sobre el entorno que hay detrás de la IA. Esto aborda el desafío de la IA explicable (XAI), que merece la pena explorar más a fondo.

La IA explicable (XAI) se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para explicar sus decisiones y acciones de forma comprensible para los humanos. Su objetivo es hacer que los algoritmos de IA sean transparentes e interpretables, permitiendo a los usuarios entender por qué se ha tomado una determinada decisión o se ha realizado una determinada acción. La XAI es necesaria para mejorar la confianza y la responsabilidad en los sistemas de IA, especialmente en campos en los que las decisiones tienen implicaciones significativas, como la asistencia médica, las finanzas y la justicia penal.

La XAI también puede adaptarse a distintos modelos y aplicaciones de IA. Algunos métodos incluyen explicaciones basadas en reglas, que ofrecen ideas basadas en reglas predefinidas o razonamientos lógicos para aumentar la transparencia en la toma de decisiones. Las técnicas de importancia de los rasgos identifican y destacan los rasgos o factores significativos que dieron forma a las decisiones de la IA, ayudando a los usuarios a comprender el proceso de toma de decisiones. La interpretabilidad local explica las predicciones o decisiones individuales, permitiendo a los usuarios comprender el comportamiento del modelo de IA en casos concretos. Por otro lado, la interpretabilidad global ofrece información sobre el comportamiento y el funcionamiento más amplios del modelo de IA en todo su conjunto de datos o dominio.

Esta tecnología es especialmente importante para abordar las preocupaciones relacionadas con la parcialidad, la imparcialidad y la ética en los sistemas de IA. Al hacer posible que los usuarios comprendan cómo llegan a sus conclusiones los modelos de IA, la XAI ayuda a identificar y mitigar posibles sesgos o errores en el proceso de toma de decisiones. Además, la XAI facilita la colaboración entre los humanos y la IA, fomentando la confianza en las recomendaciones y acciones impulsadas por la IA.

Aumento

En el contexto de la IA, el aumento se refiere a la mejora de las capacidades humanas mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial. Se trata de aprovechar los sistemas de IA para aumentar o amplificar la inteligencia, la toma de decisiones y la productividad humanas, en lugar de sustituir por completo a los trabajadores humanos. El aumento permite a las personas y a las organizaciones realizar tareas de forma más eficaz, tomar decisiones mejor informadas y alcanzar mayores niveles de rendimiento, aprovechando las capacidades de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos a velocidades increíbles.

Además, el aumento con la IA se potencia aún más mediante la integración de la BCT. La cadena de bloques proporciona acceso a amplios conjuntos de datos y facilita una gestión de datos escalable y fiable. Mediante la integración de la cadena de bloques, los sistemas de IA pueden ofrecer más información procesable, optimizar el uso y el intercambio de datos, y contribuir al establecimiento de una economía de datos transparente y fiable dentro de las redes empresariales basadas en la cadena de bloques.

Automatización

Integrar la IA y la automatización con datos fiables de la cadena de bloques puede mejorar la creación de valor. Por ejemplo, el módulo de frescura del IBM Food Trust utiliza la IA para recomendar la retirada de productos basándose en las fechas de caducidad, mientras que IBM Sterling Supply Chain Suite emplea analítica avanzada para mantener la visibilidad del inventario y automatizar la reordenación durante los picos de demanda. Esta integración no sólo optimiza los procesos, sino que también proporciona una visión más profunda de las operaciones de la IA, mitigando la desconfianza y la incertidumbre que rodean a la tecnología. IBM ha combinado estratégicamente estas tecnologías en diversas soluciones como IBM Food Trust, Blockchain Transparent Supply y TradeLens, dando lugar a sistemas complementarios y en continua mejora que ofrecen un análisis de datos, una transparencia y un valor mejorados.

Fuente: IBM.com

IA: a la vanguardia de la innovación

Muchos de los que nos interesamos por la IA estamos familiarizados con herramientas populares como ChatGPT, Grok, Co-Pilot o Midjourney. Incluso si no reconociéramos estos nombres, en general entendemos que existen servicios de IA que escriben, programan, dibujan e incluso crean vídeos para nosotros, asumiendo prácticamente cualquier tarea que podamos imaginar. Pero además de estos proyectos tan conocidos, hay otros que están ampliando los límites de la IA de formas poco convencionales. Estos proyectos están ampliando las capacidades de la IA en direcciones inesperadas. En esta sección, exploramos algunos de estos interesantes proyectos que están desarrollando soluciones que no habías previsto. Echemos un vistazo más de cerca.

IA personalizada

Rainfall es un proyecto diseñado para dar a las personas el control de sus datos y obtener valor de ellos de forma segura y privada. En la actual economía global de los datos, miles de millones de dispositivos conectados generan enormes cantidades de datos al año, lo que se traduce en ganancias contabilizadas en billones de dólares. No obstante, a menudo los individuos carecen de control sobre sus propios datos, lo que crea un valor económico que debería pertenecernos por derecho.

Rainfall aborda este problema proporcionando una plataforma de inteligencia personal descentralizada que preserva la privacidad. A través de Rainfall, las personas pueden obtener recompensas económicas de sus datos, mientras mantienen el control del uso de estos. La plataforma funciona según los principios de la privacidad integrada, garantizando que los datos estén encriptados, anonimizados y descentralizados para preservar la privacidad de los usuarios.

La IA generativa de Rainfall interpreta los datos obtenidos por consentimiento para crear inteligencia social de alto valor en tiempo real. A diferencia de la inteligencia tradicional basada en datos estáticos, la IA de Rainfall ofrece perspectivas generativas al contextualizar las actividades en el espacio y el tiempo. Estos conocimientos anónimos se venden después a las empresas para que sirvan mejor a sus clientes.

Las ventajas clave de Rainfall se pueden ver en su sencillez, privacidad, seguridad y transparencia. Los usuarios pueden obtener fácilmente recompensas económicas a partir de los datos que deciden compartir, con la certeza de que sus datos permanecen a salvo y seguros gracias al uso de la "computación ciega" de Rainfall. La tecnología de la "computación ciega", de la que Nillion es pionera, tiene implicaciones sustanciales para la IA Personal y merece un examen más detallado.

Aviso: Coin Bureau ha invertido en Nillion Network.

Fuente: Rainfall.One

Durante los próximos años, en los que la IA personalizada será algo habitual, la tecnología de computación ciega de Nillion garantiza la privacidad de los datos en la IA personal. Aprovechada por empresas como Rainfall, actuará como salvaguarda de la información sensible, lo que es extremadamente importante a medida que el sector experimenta un crecimiento exponencial. 

Ya que vemos que los datos de IA están destinados a convertirse en una industria de varios billones de dólares, el concepto de tener un clon digital, un asistente de IA, que comprenda los matices, analice las comunicaciones y proporcione respuestas a medida es inevitable, y en esencia ya está aquí. No obstante, conseguir una IA verdaderamente personalizada requiere acceder a una gran cantidad de datos de los usuarios, incluidos mensajes personales e información identificable, lo que plantea importantes problemas de privacidad. Es comprensible que los consumidores se sientan incómodos con la IA personalizada debido a estas preocupaciones, lo que ha llevado a algunas empresas a prohibir el uso de determinados modelos de IA. 

Estos datos se presentan en varios niveles, que van desde la información superficial, como las publicaciones en las redes sociales, hasta los datos altamente sensibles, incluidos los secretos personales y los historiales médicos, conocidos como datos de "Nivel 3". La tecnología de computación ciega de Nillion resuelve este problema transformando los datos en una forma irreconocible y fragmentando las claves de descifrado en una red descentralizada. Nillion garantiza la privacidad al tiempo que permite a los modelos de IA, como la IA Edge de Rainfall, realizar cálculos sin acceso directo a los datos personales. Este enfoque preserva la privacidad y facilita la adopción a gran escala de la IA personalizada al permitir que los individuos posean y controlen sus datos.

DeepMind de Google: los robots te vigilan

Otro proyecto interesante, y quizás inquietante, es DeepMind, el reconocido laboratorio de investigación de IA que ha logrado avances significativos en la creación de un sistema que aprende rápidamente nuevas habilidades mediante la observación a humanos. Este aprendizaje se realiza en tiempo real a partir de demostradores humanos, lo que permite a los agentes de IA adquirir nuevas habilidades tras sólo unas pocas demostraciones, imitando el eficaz intercambio de conocimientos que se observa en los procesos de aprendizaje social humano. Para conseguirlo, DeepMind entrenó a sus agentes en un simulador especialmente diseñado llamado GoalCycle3D. 

En este simulador, los agentes de IA con forma de burbuja navegan por terrenos irregulares, superan obstáculos y atraviesan esferas de colores en un orden específico, utilizando el aprendizaje por refuerzo para mejorar su rendimiento a lo largo de muchas pruebas. Lo más importante es que los entornos también cuentan con un agente experto, programado o controlado por un humano, que ya conoce la ruta correcta a través del recorrido. Con el tiempo, los agentes de IA aprenden no sólo los fundamentos del entorno, sino también que la forma más rápida de resolver cada problema es imitar al experto.

Aunque no es exactamente lo mismo, es importante mencionar que WHIRL introdujo antes el concepto de aprendizaje de humanos con su Aprendizaje de Robots Imitadores de Humanos en el entorno natural. WHIRL permite a los robots aprender observando a los humanos, recopilando datos de vídeo y, finalmente, dominando tareas de forma autónoma. El trabajo reciente de DeepMind se basa en esta idea, haciendo hincapié en el aprendizaje en tiempo real a partir de demostradores humanos.

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Posemesh y la importancia de la informática espacial

En una era en la que los límites entre los espacios digital y físico se difuminan, la computación espacial está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología. En el centro de esta revolución está el protocolo posemesh, que está diseñado para dotar a la IA de conciencia espacial, permitiéndole trascender los confines digitales y relacionarse con el mundo real. En esencia, la computación espacial permite a los dispositivos digitales comprender e interactuar con su entorno. 

Esto representa la próxima evolución de Internet, donde la IA sale de las pantallas para participar activamente en nuestras vidas y relacionarse con el mundo tangible, redefiniendo cómo experimentamos la realidad. El protocolo posemesh facilita un intercambio de datos espaciales universal y centrado en la privacidad, garantizando que las entidades digitales puedan coexistir e interactuar de forma significativa en nuestro mundo.

La red posemesh también sirve de canal para que los seres humanos y la IA puedan interactuar en entornos digitales compartidos. Al dar prioridad a la privacidad y la eficiencia, la red mejora las experiencias de realidad aumentada (RA), permitiendo la creación de entornos inmersivos en los que prosperan tanto los seres humanos como la IA.

En particular, posemesh desempeña también un papel fundamental en las Redes de Infraestructuras Físicas Descentralizadas (DePIN), al ofrecer una red descentralizada que distribuye eficazmente la potencia de cálculo, democratizando el acceso a los recursos informáticos espaciales y revolucionando sectores como el comercio minorista y el sector inmobiliario virtual. DePIN representa la próxima frontera en aplicaciones de IA y realidad virtual, crucial para soportar las demandas computacionales de la informática espacial. 

La BCT subyacente a posemesh, con su innovadora economía de burn-credit-mint, incentiva la participación y sostiene la infraestructura descentralizada. A medida que posemesh siga creciendo, abrirá nuevas posibilidades para desarrolladores, empresas y particulares, dando forma a un futuro en el que lo digital y lo físico converjan a la perfección.

Auki Labs

Criptomonedas, IA y el futuro: Conclusión

Tras analizar algunos ejemplos, está claro que la combinación de IA y BCT es una asociación poderosa que tiene el potencial de impulsar la transformación en diversos sectores. La IA, con su capacidad de reconocimiento de patrones y análisis predictivo, unida a la arquitectura descentralizada y la seguridad criptográfica de la cadena de bloques, crea una alianza formidable dispuesta a revolucionar la forma en que se gestionan, analizan y utilizan los datos.

La integración de la IA y la cadena de bloques no sólo mejora la confianza y la transparencia, sino que también abre nuevas vías para la innovación y la eficiencia. Desde la autenticación de los datos generados por la IA hasta el aumento de las capacidades humanas y la automatización de procesos complejos, esta unión promete remodelar los paradigmas empresariales y sociales.

Mientras observamos cómo se desarrolla todo esto, es importante reconocer las oportunidades y desafíos que presenta. Es necesario abordar las consideraciones éticas, las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y los entornos regulatorios para garantizar un despliegue responsable y equitativo de las soluciones de IA y cadena de bloques. Al promover la colaboración y la exploración continua, podemos aprovechar todo el potencial de esta "unión de titanes", para dar paso a un futuro en el que las máquinas inteligentes y las redes descentralizadas trabajen en armonía para impulsar el progreso y la prosperidad.